用knn选取与一个数据近邻的数据的索引的Python代码

以下是使用Scikit-learn库实现的KNN算法选取最近邻居的索引的Python代码示例：

from sklearn.neighbors import NearestNeighbors

# 训练数据
X_train = [[0], [1], [2], [3]]

# 用于查询最近邻居的数据
X_test = [[0.9]]

# 创建一个KNN模型，n_neighbors为要查询的最近邻居的数量
knn = NearestNeighbors(n_neighbors=1)
knn.fit(X_train)

# 查询最近邻居的索引
distances, indices = knn.kneighbors(X_test)

print("最近邻居的索引:", indices)

输出结果将是最近邻居的索引，例如，如果我们将`X_test`设置为`[[0.9]]`，则输出结果为`[[1]]`，表示最近邻居是训练数据中的第2个数据（索引从0开始）。